Battlefield i duże dane. Sztuczna inteligencja w przyszłych wojnach

Powszechne jest, że świat znajduje się na progu kolejnej rewolucji wojskowej. Shoi ma zamiar zmienić naturę wojny, taką jak proch, czołgi, samoloty i bomba atomowa w poprzednich epokach. Współczesne państwa aktywnie próbują wykorzystać siłę AI do celów wojskowych. Na przykład Chiny ogłosiły zamiar zostania światowym liderem w dziedzinie sztucznej inteligencji do 2030 r.

W swoim „nowym planie głównym AI” ogłasza, że ​​„AI jest strategiczną technologią, która będzie prowadzić w przyszłości”. Ze swojej strony rosyjski prezydent Władimir Putin powiedział: „Ten, który zostanie przywódcą tego królestwa, stanie się władcą świata”. W odpowiedzi na wyzwanie podjęte przez Chiny i Rosję Stany Zjednoczone zaangażowały się w strategię „trzeciej przejścia”.

Zainwestują znaczne fundusze w sztuczną inteligencję, autonomię i robotykę, aby zachować swoją przewagę w obronie. Focus przetłumaczył tekst Anthony'ego Kinga, poświęcony recenzji książki Paula Sharre'a i problemów AI w wojnie. W związku z tymi dramatycznymi wydarzeniami komentatorzy wojskowi byli poważnie zainteresowani kwestiami użytkowania wojskowego AI. Na przykład w niedawnej monografii Ben Buchen i Andrew Imry twierdzą, że AI jest „nową siłą ognia”.

Autonomiczne broni, zarządzane przez AI, a nie osoba, stanie się dokładniejsza, szybsza i śmiertelna. Uosabia przyszłość wojny. Wielu innych naukowców i ekspertów zgadza się z nimi. Na przykład Stuart Russell, wybitny komputer i pionier AI, poświęcił jeden ze swoich wykładów w BBC w 2020 r. Na potencjał wojskowy AI.

Zadeklarował pojawienie się robotów i zabójców i opisał scenariusz, w którym śmiertelny quadkopter jest uzbrojony w rozmiar wybuchowego: „Mines przeciwbodłowy mogą zniszczyć wszystkich ludzi w mieście w wieku od 16 do 60 lat lub wszystkich obywateli żydowskich w Izraelu , i, w przeciwieństwie do broni nuklearnej, pozostawią nienaruszoną infrastrukturę miejską.

” Russell podsumował: „8 milionów ludzi zaskoczy, dlaczego nie można ich chronić przed szkoleniem i zabiciem”. Wielu innych naukowców, takich jak Christian Broze, Ken Payne, John Arkilla, David Gambling i John Antal, dzieli opinię Russella, że ​​wraz z rozwojem drugiej generacji, pojawienie się śmiertelnej autonomicznej broni na przykład, Swarms of Drons-Killer- Prawie nieuniknione. Rewolucje wojskowe są często mniej radykalne niż początkowo zakładali ich zwolennicy.

Rewolucja w sprawach wojskowych lat 90. z pewnością odegrała ważną rolę w odkryciu nowych możliwości operacyjnych, ale nie wyeliminowała niepewności. Podobnie niektóre dyskusje na temat śmiertelnej autonomii AI są wyraźnie hiperbolizowane, zniekształcając ideę działania AIS i jaki potencjalny wpływ na operacje wojskowe w możliwej przyszłości.

Chociaż systemy zdalne i autonomiczne stają się coraz ważniejsze, prawdopodobieństwo, że autonomiczne roje dronów zostaną zastąpione przez żołnierzy na polu bitwy lub że superkomputery zastąpią ludzkich dowódców. AI stała się głównym programem badawczym w latach 50. XX wieku. Następnie pracował na podstawie logiki symbolicznej: Programiści zakodowali dane wejściowe do przetwarzania AI. Ten system stał się znany jako stara dobra sztuczna inteligencja.

AI poczyniło pewne postępy, ale ponieważ oparto na manipulowaniu danymi symbolami, jego zastosowanie było bardzo ograniczone, szczególnie w prawdziwym świecie. Dlatego od późnych lat siedemdziesiątych i w latach 80. nastąpiła „stagnacja AI”. Od późnych lat 90. sztuczna inteligencja drugiej generacji dokonała kilku przełomów ze względu na swoje duże dane, ogromne zdolności obliczeniowe i algorytmy. Odbyły się trzy wydarzenia epokowe. 11 maja 1997 r.

Głęboka firma IBM wygrała Harry'ego Kasparova, mistrza World Chess. W 2011 roku komputer IBM Watson wygrał „Jeopardy!”. Jeszcze bardziej godne uwagi jest, że w marcu 2016 roku Alphago pokonał mistrza świata w grupie Sidol z wynikiem 4: 1. Deep Blue, Watson i Alphago były ważnymi kamieniami milowymi w niezwykłej trajektorii. W ciągu dwóch dziesięcioleci AI przeszła od rozczarowania i braku niesamowitych triumfów.

Ważne jest jednak, aby zrozumieć, czego nie może drugie pokolenie i co może drugą generatywę. Został opracowany na podstawie sieci neuronowych. Programy szkolenia maszyn przetwarzają ogromne ilości danych za pośrednictwem swoich sieci, dostosowując wagę, którą program dołącza pewne fragmenty danych, aż ostatecznie wygeneruje podłączone odpowiedzi. System jest prawdopodobny i indukcyjny. Programy i algorytmy nic nie wiedzą.

Nie znają świata rzeczywistego i w sensie ludzkim nie rozumieją wartości przetwarzanych danych. Korzystając z algorytmów, uczenie maszynowe AI buduje po prostu statystyczny model prawdopodobieństwa oparty na masowym powtarzaniu eksperymentów. Zatem AI drugiej generacji pokazuje liczne korelacje w danych. Chociaż ma wystarczającą ilość danych, indukcja probabilistyczna pozostaje potężnym narzędziem prognostycznym. Jednak AI nie rozpoznaje przyczyny i skutku ani intencji.

Peter Til, jeden z wiodących technologicznych przedsiębiorców Doliny Krzemowej, elokwentnie sformułował ograniczenia AI: „Zapomnij o fantazjach naukowych i fantasy. Prawdziwą siłą prawdziwej AI jest zastosowanie jej w stosunkowo codziennych zadaniach, takich jak jako wizja komputerowa i analiza danych. ” Tak więc, chociaż uczenie maszynowe jest znacznie lepsze od osoby w ograniczonych zadaniach matematycznych, jest bardzo krucha.

Ze względu na pełną zależność od danych, na których została przeszkolona, ​​nawet najmniejsza zmiana w rzeczywistym środowisku lub danych sprawia, że ​​jest daremna. Kruchość indukcyjnego uczenia maszynowego opartego na danych jest bardzo ważna dla perspektywy rewolucji wojskowej AI. Zwolennicy i przeciwnicy AI sugerują, że w najbliższej przyszłości autonomiczne drony będą stosunkowo łatwe do latania, identyfikowania i uderzenia, na przykład na obszarach miejskich.

Ostatecznie wykazano już autonomiczne przełączniki dronów - jednak w sztucznych i kontrolowanych warunkach. Jednak w rzeczywistości bardzo trudno będzie nauczyć autonomiczne kontrole prowadzenia operacji bojowych na lądzie. Środowisko jest dynamiczne i złożone, szczególnie w miastach, w których mieszani cywile i żołnierze. Nie ma oczywistych danych, na których można niezawodnie się nauczyć roj dronów - sytuacja jest zbyt zmienna.

Nie jest też łatwe do zrozumienia, w jaki sposób algorytm może podejmować decyzje zespołowe. Takie decyzje wymagają interpretacji heterogenicznych informacji, równoważenia czynników politycznych i wojskowych, a mimo wszystko to wymaga osądu. W swoim ostatnim artykule Avold Farb i John R. Lindsey twierdzą, że AI najlepiej nadaje się do prostych rozwiązań z doskonałymi danymi. Decyzje dowództwa wojskowego są związane ze złożonością i niepewnością.

Warto zauważyć, że chociaż Google i Amazon są wiodącymi firmami przetwarzającymi dane, ich kierownictwo nie sądzi, że nadejdzie dzień, w którym algorytm będzie dla nich rozwiązań strategicznych i operacyjnych. Dane, które są szybko przetwarzane przez algorytmy, pomagają ich liderom zrozumieć rynek z taką głębokością i dokładnością, z jaką ich konkurenci nie mogą porównać. Przewaga informacyjna doprowadziła ich do dominacji.

Jednak uczenie maszynowe nie wyparło funkcji wykonawczej. Dlatego jest mało prawdopodobne, aby śmiertelne autonomiczne drony lub zabójcze dzieło, zarządzane sztuczną inteligencją, miały miejsce na polu bitwy w najbliższej przyszłości. Jest również mało prawdopodobne, aby dowódcy zastąpią komputery lub superkomputerów. Nie oznacza to jednak, że sztuczna inteligencja, dane i szkolenie maszynowe nie są kluczowe dla współczesnych i przyszłych operacji wojskowych.

Ważne jest, aby zrozumieć, że funkcje AI i danych nie są przede wszystkim związane ze śmiertelnością - według niektórych nie są nową siłą strzelania. Dane - Digitized Information przechowywane w cyberprzestrzeni - mają kluczowe znaczenie, ponieważ dają państwom szerszy, głębszy i bardziej poprawny pomysł na siebie i swoich przeciwników.

Gdy ogromne tablice danych są skutecznie przetwarzane przez sztuczną inteligencję, pozwoli on dowódcom wojskowym postrzegać przestrzeń walki z wciąż nieosiągalną głębokością, prędkością i rozdzielczością. Dane i AI są również kluczowe dla cyberoperacyjnych i kampanii informacyjnych. Stały się niezbędne do obrony i ataku.

AI i dane są nie tyle nową siłą pożarną, co nowa forma zdigitalizowanej inteligencji wojskowej, która wykorzystuje cyberprzestrzeń jako nowego ogromnego zasobu informacji. AI to rewolucyjny sposób spojrzenia na „drugą stronę wzgórza”. Dane i AI są krytyczną funkcją inteligencji współczesnej wojny. Paul Sharre, znany komentator wojskowy, argumentował, że nieuchronnie doprowadzi do śmiertelnej autonomii. W 2019 r.

Opublikował swoją książkę armii Bestaseller, która śledzi rozwój zdalnie kontrolowanych i autonomicznych systemów broni. Sharre zasugerowała, że ​​miała zamiar spowodować rewolucję w sprawach wojskowych: „W przyszłych wojnach samochody mogą podejmować decyzje dotyczące życia i śmierci”. Pomimo faktu, że potencjał AI wciąż jest dla niego podziwem, teraz zmienił zdanie. Nowa książka Sharre „Four Fields of Battle”, opublikowana w lutym 2023 r.

, Zasadniczo dokonuje przeglądu swoich początkowych argumentów. W nim autor odbiega od katastroficznego obrazu, który przedstawił w książce „Army of Noe”. Jeśli „armia” była esejiem w gatunku science fiction, to „cztery pola bitwy” - pracują nad ekonomią polityczną. Radzi sobie z konkretnymi kwestiami rywalizacji między głównymi uprawnieniami a strategiami przemysłowymi i systemami regulacji, które leżą u podstaw.

Książka opisuje konsekwencje cyfrowej wywiadu dla konfrontacji wojskowej. Sharre analizuje ramy regulacyjne wymagane do wykorzystania danych. Zasadniczo stwierdza, że ​​przewaga danych i sztucznej inteligencji ich przetwarzania będzie decydująca w planie wojskowym w rywalizacji między USA a Chinami. Dane zapewnią poważną przewagę w inteligencji.

Według Sharre istnieją cztery krytyczne zasoby, które określi, kto wygra inteligencję w tych rasach: „Kraje, które prowadzą w czterech obszarach - danych, obliczeniach, talentach i instytucjach [spółki technologiczne] - zyskają poważną przewagę pod względem zdolności. Ai. " Twierdzi, że Stany Zjednoczone i Chiny przyszły do ​​walki nie o życie, ale na śmierć za te cztery zasoby.

Zarówno Chiny, jak i Stany Zjednoczone są teraz w pełni świadome, że ten, kto ma przewagę w sztucznej inteligencji, będzie miał znaczące korzyści polityczne, gospodarcze i, co najważniejsze, wojskowe. Będzie wiedział więcej niż wroga, będzie mógł bardziej efektywnie używać siły wojskowej, zdominować informacje i cyberprzestrzeń i stać się bardziej śmiertelnie.

Książka czterech dziedzin bitwy opisuje konkurencję o dane i sztuczną inteligencję między Chinami a Stanami Zjednoczonymi. Książka przedstawia ostatnie wydarzenia i ocenia względne zalety obu krajów. Chiny wciąż stoją za USA na kilku obszarach. Stany Zjednoczone przyciągają wiodące talenty i kierują badaniami i technologią: „Chiny są głuche o produkcji żetonów”. Jednak Sharre ostrzega Stany Zjednoczone przed laurem.

Książka jest nasycona obawą, że Stany Zjednoczone stoją za danymi. Dlatego Sharre podkreśla korzyści Chin i ich szybki postęp. W przypadku 900 milionów użytkowników Internetu Chiny generują znacznie więcej danych niż Stany Zjednoczone. Niektóre sfery gospodarcze, takie jak transport pasażerski, są znacznie bardziej zdigitalizowane niż w Stanach Zjednoczonych. Na przykład WeChat nie ma amerykańskiego analogu. Wiele chińskich zastosowań jest lepszych od Amerykanów.

Ponadto państwo chińskie nie ogranicza się do granic prawnych lub obaw społeczeństwa obywatelskiego dotyczące prywatności. Chińska partia komunistyczna aktywnie monitoruje cyfrowe profile swoich obywateli - gromadzi ich dane i rejestruje ich działania, aw miastach wykorzystuje technologię rozpoznawania twarzy w celu identyfikacji osobowości.

Kontrola państwa jest korzystna dla chińskich firm technologicznych: „Inwestycje CCP na dużą skalę w nadzór wywiadu i kontrolę społeczną przyczyniły się do rozwoju chińskich firm AI i powiązały je z bliskimi wskazówkami z rządem”. Synergia między rządem a technologią w Chinach jest bardzo blisko. Chiny mają również znaczące korzyści z regulacji w porównaniu z USA.

Chińska partia komunistyczna wspiera gigantów technologicznych, takich jak Baidu i Alibaba: „Chińskie inwestycje w technologię przynoszą dywidendy”. Sharre podsumowuje: „Chiny tworzą nie tylko nowy model cyfrowego autorytaryzmu, ale także aktywnie go eksportuje”. W jaki sposób rząd USA wytrzyma chęć Chin do danych w dziedzinie danych i AI? Istnieją tutaj „cztery pola bitewne” - i znacząco kontrastują z rozumowaniem Charrra w „Armii nikogo”.

Aby rząd USA mógł wykorzystać potencjał wojskowy danych, wymagane są poważne zmiany w ramach regulacyjnych. Siły zbrojne muszą tworzyć głębokie partnerstwa do sektora technologicznego. „Będą musieli wykraczać poza tradycyjnych wykonawców obrony i przyciągnąć startupy”. To nie jest łatwe.

Udostępnij notatki Złożone środowisko regulacyjne w Stanach Zjednoczonych w porównaniu z Chinami: „W USA duże korporacje technologiczne Amazon, Apple, Meta (dawne Facebook) i Google są niezależnymi centrami rządowymi, które często są wrogie rządowi w konkretnych sprawach dotyczących konkretnych problemów . " Podziel się rozmowami na temat protestu o wysokiej profilu w Google w 2017 r. , Kiedy pracownicy odmówili pracy nad umową Ministerstwa Obrony w projekcie Maven.

Sceptyczne podejście do wojskowego użycia AI jest przechowywane w niektórych częściach amerykańskiego sektora technologicznego. Amerykańskie firmy technologiczne mogą nie chcieć współpracować z siłami zbrojnymi, ale Ministerstwo Obrony również mimowolnie utrudnia partnerstwo wojska w sektorze technologicznym. Ministerstwo Obrony zawsze miało bliskie relacje z branżą obronną. Na przykład w 1961 r. Prezydent Dwight D.

Eisenhower ostrzegł przed zagrożeniem, że „kompleks wojskowy-przemysłowy” jest dla demokracji. Ministerstwo Obrony opracowało proces zakupów i końcowania umów, które zostały zaprojektowane głównie do zakupu platform o wysokim stylu: zbiorniki, statki i samoloty. Lockheed Martin i Northrop Grumman stali się dostawcami broni, które spełniają konkretne specyfikacje Ministerstwa Obrony. Firmy technologiczne działają inaczej.

Jak zauważyli rozmówcy Sharre: „Nie możesz kupić sztucznej inteligencji, tak jak kupujesz amunicję”. Firmy technologiczne nie sprzedają konkretnych możliwości jako broni. Sprzedają dane, oprogramowanie, zdolności obliczeniowe - w końcu sprzedają doświadczenie. Algorytmy i programy są przez niego najlepiej opracowane w związku z bardzo konkretnymi zadaniami.

Pełny potencjał niektórych programów lub algorytmów do rozwiązania zadania wojskowego może nie być od razu oczywisty, nawet dla samej firmy technologicznej. Dlatego firmy technologiczne działające na rynkach konkurencyjnych wolą bardziej elastyczny, nieokreślony system umów z Ministerstwem Obrony - potrzebują bezpieczeństwa i szybkiego zwrotu finansowego. Firmy technologiczne szukają współpracy, a nie tylko umowy na platformę.

Wojsko USA, a zwłaszcza Ministerstwo Obrony, nie zawsze łatwo znalazło nowe podejście do kontraktu. W przeszłości biurokracja była zbyt wolna, aby odpowiedzieć na ich potrzeby - proces zakupu trwał od 7 do 10 lat. Jednak pomimo faktu, że istnieje wiele sprzeczności i systemu dalekiego od doskonałości, Sharre zauważa transformację środowiska regulacyjnego. Opisuje tworzenie nowego kompleksu wojskowego w Stanach Zjednoczonych. Projekt Maven jest przykładem tego procesu. W 2017 r.

Bob Work wydał notatkę, która stała się sławna, w której ogłosił stworzenie „interfunkcyjnej grupy w sprawie wojny algorytmicznej” - projektu Maven. Od czasu pojawienia się dronów i satelitów wojskowych podczas globalnej wojny z terroryzmem, wojsko USA zaczęło otrzymywać pełne materiały wideo. Te strzały były bezcenne.

Na przykład za pomocą Gorgon Stare, okrągłego systemu nadzoru powietrza, amerykańskie siły powietrzne były w stanie prześledzić eksplozję zastąpionego samochodu w Kabulu w 2019 r. , Który zabił 126 cywilów i znaleźć lokalizację mieszkań spiskowców używanych atak. Jednak proces ten był zbyt wolny. Dlatego siły powietrzne zaczęły eksperymentować z algorytmami wizji komputerowej w celu przesiewania pełnego przepływu wideo.

Projekt Maven miał na celu rozszerzenie zakresu sukcesu sił powietrznych, ale potrzebne było nowe środowisko kontraktowe. Zamiast długiego procesu zamówień, prace wprowadziły 90 dni sprintu. Firmy miały trzy miesiące na pokazanie swojej przydatności. Jeśli poczynili postępy, ich umowy trwały, jeśli nie - wystartowały. Jednocześnie prace usunęły tajemnicę bezzałogowych pojazdów powietrznych, aby projekt Mavena mógł uczyć jego algorytmów. Do lipca 2017 r.

Projekt Maven miał początkowy system operacyjny zdolny do identyfikacji 38 różnych klas obiektów.

До кінця року її було розгорнуто в операціях проти ІДІЛ: "Інструмент був відносно простим, він ідентифікував і відстежував людей, транспортні засоби й інші об'єкти на відео з безпілотників ScanEagle, які використовували спецпризначенці".

Після появи проєкту Maven Міністерство оборони висунуло низку інших ініціатив, спрямованих на стимулювання партнерства між військовими й технологіями.

Відділ оборонних інновацій прискорив розвиток відносин між міністерством і компаніями в Силіконовій долині, укладаючи контракти за 26 днів, а не за місяці або роки. За перші п'ять років своєї роботи Відділ оборонних інновацій видав контракти 120 "нетрадиційним" компаніям.

Під керівництвом генерал-лейтенанта Джека Шанахана Об'єднаний центр штучного інтелекту зіграв важливу роль у розвитку партнерства між збройними силами й технологічними компаніями для надання допомоги людям і операцій із ліквідації наслідків стихійних лих, а також розробляючи програмне забезпечення для картографування лісових пожеж і оцінки наслідків стихії — чи передбачають ці приклади в тексті Шарре ширше військове застосування, неясно.

Після перших труднощів Об'єднана інфраструктура оборони, створена генералом Джеймсом Меттісом під час його перебування міністром оборони, реформувала систему закупівель технологій.

Наприклад, 2021 року Міністерство оборони допомогло компанії Anduril розробити систему протидії безпілотникам на основі штучного інтелекту, виділивши на це майже 100 мільйонів доларів.

"Чотири поля бою" — це чудове й інформативне доповнення до сучасної літератури з ШІ та воєнних дій. Книга доповнює нещодавно опубліковані роботи Ліндсі, Голдфарба, Бенджаміна Дженсена, Крістофера Вайта і Скотта Куомо. Головна думка цієї роботи зрозуміла.

Дані та ШІ мають і матимуть велике значення для збройних сил.

Однак дані та ШІ не призведуть до радикальної трансформації бойових дій як таких — люди, як і раніше, у переважній більшості випадків керуватимуть летальними системами зброї, зокрема дистанційними, як показує жорстока війна в Україні Ситуація в бою складна та заплутана.

Людські судження, навички та хитрість необхідні для того, щоб використовувати зброю з максимальною ефективністю.

Однак будь-яка військова сила, яка хоче здобути перемогу на полях битв майбутнього, муситиме використати потенціал великих даних — їй доведеться оволодіти оцифрованою інформацією, яка заполоняє бойовий простір. Люди просто не здатні зробити це самотужки.

Тому штабам знадобляться алгоритми та програмне забезпечення для обробки цих даних.

Їм потрібне тісне партнерство з технологічними компаніями для створення таких систем, а також фахівці з вивчення даних, інженери та програмісти на самих оперативних командних пунктах, щоб змусити їх працювати.

Якщо збройні сили зможуть це зробити, дані дадуть їм змогу бачити всю глибину та широту бойового простору. Це не вирішить проблем військових операцій — туман і тертя війни залишаться.

Але, спираючись на дані, командири зможуть ефективніше та раціональніше використовувати свої сили. Дані підвищать летальну міць збройних сил і їхніх бойових груп.

Російсько-українська війна вже дає початкове уявлення про переваги військових операцій, орієнтованих на дані, перед противником, який досі діє в аналоговому режимі. Книга Шарре — це заклик до того, щоб США не спіткала доля російської армії в Україні.

Ентоні Кінг — завідувач кафедри військових досліджень у Ворикському університеті. Його остання книга "Urban Warfare in the Twenty-First Century" була опублікована видавництвом Polity Press у липні 2021 року.